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爱芯元智获评人工智能大会“最具创新价值产品奖”并正式发布爱芯派Pro
目前,爱芯元智已经量产了四代多颗应用于不同行业领域的视觉感知芯片,并坚持基于算法、芯片、产品的垂直整合,为合作伙伴提供全栈式解决方案,帮助客户实现最新技术的快速落地。面向人工智能产业的高速发展,爱芯元智也将通过持续的技术创新,提高芯片性能、降低成本,让边端智能更加普惠,最终实现“普惠AI 造就美好生活”的使命。
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2023/08/25
人工智能
NPU
Fashion-MNIST验证机识别率可达98%?
看到一篇会议论文[1],宣称用lenet-5在fmnist上可以实现超过98%的识别率。当时看到就惊呆了!先介绍一下论文主体内容:第一部分引言强调了CNN在计算机视觉中有广泛的应用,并引出了lenet5是一个重要的CNN模型,并分6个方面阐述Fashion-MNIST是一个复杂的数据集。
森森Techdaily
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2023/05/08
计算机视觉
CNN
卷积神经网络简介:什么是机器学习?——第一部分
本文讨论了CNN相对于经典线性规划的优势,后续文章《训练卷积神经网络:什么是机器学习?——第二部分》将讨论如何训练CNN模型,系列文章的第三部分将讨论一个特定用例,并使用专门的AI微控制器对模型进行测试。
与非网编辑
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2023/04/17
人工智能
神经网络
Transformer+CNN,引领新一代AI发展
视觉应用作为人工智能最普及的基础设施层,重要性却不言而喻。它可以说是人工智能机器的‘眼睛’,赋予它感知的能力,使它能够‘看懂’这个世界。而计算机视觉中的深度神经网络(DNN)架构则是这双眼睛的‘视网膜’,赋予了它可视的源泉。
TechSugar
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2023/03/23
卷积神经网络
CNN
一文精简介绍CNN神经网络
这是love1005lin在CSDN上2021-11-19发布的一篇深度学习的卷积神经网,内容整理的精简,移动,现在将其进行转载,供大家参考。
卓晴
2837
2021/12/07
神经网络
卷积神经网络
我用90年代的古董电脑训练CNN
在90年代的电脑上实现CNN是一种什么体验?
量子位
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2021/02/20
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高速全局快门图像传感器如何减轻基于AI的视觉系统的负担
视觉传感器对于数据采集正变得越来越重要。最初的简单图像传感器为摄影应用开发,如今的图像传感器用于向人工智能(AI)和机器学习系统提供高质量的输入。这些系统已成为利用新的和创新的处理器架构的精密决策实体。
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2020/11/24
传感器
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卷积神经网络的优缺点
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习算法,在计算机视觉和模式识别领域取得了巨大的成功。它通过多层卷积和池化操作来提取图像特征,并通过全连接层进行分类或回归。本文将探讨卷积神经网络的优点和缺点,以及它在不同领域的应用。
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卷积神经网络
CNN神经网络的优缺点 CNN与NN的区别
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的深度学习模型。它的设计灵感来自于对生物视觉系统的研究,并通过多层卷积和池化操作实现对图像特征的有效提取。本文将重点探讨CNN神经网络的优缺点,并与传统神经网络(Neural Network,NN)进行比较。
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